High-Yielding Diastereoselective syn -Dihydroxylation of Protected HBO: An Access to D-(+)-Ribono-1,4-lactone and 5- O -Protected Analogues

International audienceA diastereoselective chemoenzymatic synthetic pathway to D‐(+)‐ribono‐1,4‐lactone, a versatile chiral sugar derivative widely used for the synthesis of various natural products, has been designed from cellulose‐based levoglucosenone (LGO). This route involves a sustainable Baeyer‐Villiger oxidation of LGO to produce enantiopure (S)‐γ‐hydroxymethyl‐α,β‐butenolide (HBO) that is further functionalized with various protecting groups to provide 5‐O‐protected γ‐hydroxymethyl‐α,β‐butenolides. The latter then undergo a diastereoselective and high‐yielding syn‐dihydroxylation of the α,β‐unsaturated lactone moiety followed by a deprotection step to give D‐(+)‐ribono‐1,4‐lactone. Through this 4‐step synthetic route from LGO, D‐(+)‐ribono‐1,4‐lactone is obtained with d.r. varying from 82:18 to 97:3 and in overall yields between 32 and 41 % depending on the protecting group used. Moreover, valuable synthetic intermediates 5‐O‐tert‐butyldimethylsilyl‐, 5‐O‐tert‐butyldiphenylsilyl‐ as well as 5‐O‐benzyl‐ribono‐1,4‐lactones are obtained in 3 steps from LGO in 58, 61 and 40 %, respectively

Sound Representation and Classification Benchmark for Domestic Robots

International audienceWe address the problem of sound representation and classification and present results of a comparative study in the context of a domestic robotic scenario. A dataset of sounds was recorded in realistic conditions (background noise, presence of several sound sources, reverberations, etc.) using the humanoid robot NAO. An extended benchmark is carried out to test a variety of representations combined with several classifiers. We provide results obtained with the annotated dataset and we assess the methods quantitatively on the basis of their classification scores, computation times and memory requirements. The annotated dataset is publicly available at https://team.inria.fr/perception/nard/

Sound-Event Recognition with a Companion Humanoid

International audienceIn this paper we address the problem of recognizing everyday sound events in indoor environments with a consumer robot. Sounds are represented in the spectro-temporal domain using the stabilized auditory image (SAI) representation. The SAI is well suited for representing pulse-resonance sounds and has the interesting property of mapping a time-varying signal into a fixed-dimension feature vector space. This allows us to map the sound recognition problem into a supervised classification problem and to adopt a variety of classifications schemes. We present a complete system that takes as input a continuous signal, splits it into significant isolated sounds and noise, and classifies the isolated sounds using a catalogue of learned sound-event classes. The method is validated with a large set of audio data recorded with a humanoid robot in a house. Extended experiments show that the proposed method achieves state-of-the-art recognition scores with a twelve-class problem, while requiring extremely limited memory space and moderate computing power. A first real-time embedded implementation in a consumer robot show its ability to work in real conditions

Supervised Classification of Baboon Vocalizations

International audienceThis paper addresses automatic classification of baboon vocalizations. We considered six classes of sounds emitted by "Papio papio" baboons, and report the results of supervised classification carried out with different signal representations (audio features), classifiers, combinations and settings. Results show that up to 94.1\% of correct recognition of pre-segmented elementary segments of vocalizations can be obtained using Mel-Frequency Cepstral Coefficients representation and Support Vector Machines classifiers. Results for other configurations are also presented and discussed, and a possible extension to the "Sound-spotting'' problem, i.e. online joint detection and classification of a vocalization from a continuous audio stream is illustrated and discussed

Étude du compromis précision statistique-temps de calcul

In the current context, we need to develop algorithms which are able to treat voluminous data with a short computation time. For instance, the dynamic programming applied to the change-point detection problem in the distribution can not treat quickly data with a sample size greater than $10^{6}$. The iterative algorithms provide an ordered family of estimators indexed by the number of iterations. In this thesis, we have studied statistically this family of estimators in oder to select one of them with good statistics performance and a low computation cost. To this end, we have followed the approach using the stopping rules to suggest an estimator within the framework of the change-point detection problem in the distribution and the linear regression problem. We use to do a lot of iterations to compute an usual estimator. A stopping rule is the iteration to which we stop the algorithm in oder to limit overfitting whose some usual estimators suffer from. By stopping the algorithm earlier, the stopping rules enable also to save computation time. Under time constraint, we may have no time to iterate until the stopping rule. In this context, we have studied the optimal choice of the number of iterations and the sample size to reach an optimal accuracy. Simulations highlight the trade-off between the number of iterations and the sample size in order to reach an optimal accuracy under time constraint.Dans le contexte actuel, il est nécessaire de concevoir des algorithmes capables de traiter des données volumineuses en un minimum de temps de calcul. Par exemple, la programmation dynamique appliquée au problème de détection de ruptures ne permet pas de traiter rapidement des données ayant une taille d'échantillon supérieure à $10^{6}$. Les algorithmes itératifs fournissent une famille ordonnée d'estimateurs indexée par le nombre d'itérations. Dans cette thèse, nous avons étudié statistiquement cette famille d'estimateurs afin de sélectionner un estimateur ayant de bonnes performances statistiques et peu coûteux en temps de calcul. Pour cela, nous avons suivi l'approche utilisant les règles d'arrêt pour proposer un tel estimateur dans le cadre du problème de détection de ruptures dans la distribution et le problème de régression linéaire. Il est d'usage de faire un grand nombre d'itérations pour calculer un estimateur usuel. Une règle d'arrêt est l'itération à laquelle nous stoppons l'algorithme afin de limiter le phénomène de surapprentissage dont souffre ces estimateurs usuels. En stoppant l'algorithme plus tôt, les règles d'arrêt permettent aussi d'économiser du temps de calcul. Lorsque le budget de temps est limité, il se peut que nous n'ayons pas le temps d'itérer jusqu'à la règle d'arrêt. Dans ce contexte, nous avons étudié le choix optimal du nombre d'itérations et de la taille d'échantillon pour atteindre une précision statistique optimale. Des simulations ont mis en évidence un compromis entre le nombre d'itérations et la taille d'échantillon pour atteindre une précision statistique optimale à budget de temps limité

Long-term thermal sensitivity of Earth’s tropical forests

The sensitivity of tropical forest carbon to climate is a key uncertainty in predicting global climate change. Although short-term drying and warming are known to affect forests, it is unknown if such effects translate into long-term responses. Here, we analyze 590 permanent plots measured across the tropics to derive the equilibrium climate controls on forest carbon. Maximum temperature is the most important predictor of aboveground biomass (−9.1 megagrams of carbon per hectare per degree Celsius), primarily by reducing woody productivity, and has a greater impact per °C in the hottest forests (>32.2°C). Our results nevertheless reveal greater thermal resilience than observations of short-term variation imply. To realize the long-term climate adaptation potential of tropical forests requires both protecting them and stabilizing Earth’s climate

Taking the pulse of Earth's tropical forests using networks of highly distributed plots

Tropical forests are the most diverse and productive ecosystems on Earth. While better understanding of these forests is critical for our collective future, until quite recently efforts to measure and monitor them have been largely disconnected. Networking is essential to discover the answers to questions that transcend borders and the horizons of funding agencies. Here we show how a global community is responding to the challenges of tropical ecosystem research with diverse teams measuring forests tree-by-tree in thousands of long-term plots. We review the major scientific discoveries of this work and show how this process is changing tropical forest science. Our core approach involves linking long-term grassroots initiatives with standardized protocols and data management to generate robust scaled-up results. By connecting tropical researchers and elevating their status, our Social Research Network model recognises the key role of the data originator in scientific discovery. Conceived in 1999 with RAINFOR (South America), our permanent plot networks have been adapted to Africa (AfriTRON) and Southeast Asia (T-FORCES) and widely emulated worldwide. Now these multiple initiatives are integrated via ForestPlots.net cyber-infrastructure, linking colleagues from 54 countries across 24 plot networks. Collectively these are transforming understanding of tropical forests and their biospheric role. Together we have discovered how, where and why forest carbon and biodiversity are responding to climate change, and how they feedback on it. This long-term pan-tropical collaboration has revealed a large long-term carbon sink and its trends, as well as making clear which drivers are most important, which forest processes are affected, where they are changing, what the lags are, and the likely future responses of tropical forests as the climate continues to change. By leveraging a remarkably old technology, plot networks are sparking a very modern revolution in tropical forest science. In the future, humanity can benefit greatly by nurturing the grassroots communities now collectively capable of generating unique, long-term understanding of Earth's most precious forests. Resumen Los bosques tropicales son los ecosistemas más diversos y productivos del mundo y entender su funcionamiento es crítico para nuestro futuro colectivo. Sin embargo, hasta hace muy poco, los esfuerzos para medirlos y monitorearlos han estado muy desconectados. El trabajo en redes es esencial para descubrir las respuestas a preguntas que trascienden las fronteras y los plazos de las agencias de financiamiento. Aquí mostramos cómo una comunidad global está respondiendo a los desafíos de la investigación en ecosistemas tropicales a través de diversos equipos realizando mediciones árbol por árbol en miles de parcelas permanentes de largo plazo. Revisamos los descubrimientos más importantes de este trabajo y discutimos cómo este proceso está cambiando la ciencia relacionada a los bosques tropicales. El enfoque central de nuestro esfuerzo implica la conexión de iniciativas locales de largo plazo con protocolos estandarizados y manejo de datos para producir resultados que se puedan trasladar a múltiples escalas. Conectando investigadores tropicales, elevando su posición y estatus, nuestro modelo de Red Social de Investigación reconoce el rol fundamental que tienen, para el descubrimiento científico, quienes generan o producen los datos. Concebida en 1999 con RAINFOR (Suramérica), nuestras redes de parcelas permanentes han sido adaptadas en África (AfriTRON) y el sureste asiático (T-FORCES) y ampliamente replicadas en el mundo. Actualmente todas estas iniciativas están integradas a través de la ciber-infraestructura de ForestPlots.net, conectando colegas de 54 países en 24 redes diferentes de parcelas. Colectivamente, estas redes están transformando nuestro conocimiento sobre los bosques tropicales y el rol de éstos en la biósfera. Juntos hemos descubierto cómo, dónde y porqué el carbono y la biodiversidad de los bosques tropicales está respondiendo al cambio climático y cómo se retroalimentan. Esta colaboración pan-tropical de largo plazo ha expuesto un gran sumidero de carbono y sus tendencias, mostrando claramente cuáles son los factores más importantes, qué procesos se ven afectados, dónde ocurren los cambios, los tiempos de reacción y las probables respuestas futuras mientras el clima continúa cambiando. Apalancando lo que realmente es una tecnología antigua, las redes de parcelas están generando una verdadera y moderna revolución en la ciencia tropical. En el futuro, la humanidad puede beneficiarse enormemente si se nutren y cultivan comunidades de investigadores de base, actualmente con la capacidad de generar información única y de largo plazo para entender los que probablemente son los bosques más preciados de la tierra. Resumo Florestas tropicais são os ecossistemas mais diversos e produtivos da Terra. Embora uma boa compreensão destas florestas seja crucial para o nosso futuro coletivo, até muito recentemente os esforços de medições e monitoramento foram amplamente desconexos. É essencial formarmos redes para obtermos respostas que transcendem fronteiras e horizontes de agências financiadoras. Neste estudo nós mostramos como uma comunidade global está respondendo aos desafios da pesquisa de ecossistemas tropicais, com equipes diversas medindo florestas, árvore por árvore, em milhares de parcelas monitoradas à longo prazo. Nós revisamos as maiores descobertas científicas deste trabalho, e mostramos também como este processo está mudando a ciência de florestas tropicais. Nossa abordagem principal envolve unir iniciativas de base a protocolos padronizados e gerenciamento de dados a fim de gerar resultados robustos em escalas ampliadas. Ao conectar pesquisadores tropicais e elevar seus status, nosso modelo de Rede de Pesquisa Social reconhece o papel-chave do produtor dos dados na descoberta científica. Concebida em 1999 com o RAINFOR (América do Sul), nossa rede de parcelas permanentes foi adaptada para África (AfriTRON) e Sudeste asiático (T-FORCES), e tem sido extensamente reproduzida em todo o mundo. Agora estas múltiplas iniciativas estão integradas através de uma infraestrutura cibernética do ForestPlots.net, conectando colegas de 54 países de 24 redes de parcelas. Estas iniciativas estão transformando coletivamente o entendimento das florestas tropicais e seus papéis na biosfera. Juntos nós descobrimos como, onde e por que o carbono e a biodiversidade da floresta estão respondendo às mudanças climáticas, e seus efeitos de retroalimentação. Esta duradoura colaboração pantropical revelou um grande sumidouro de carbono persistente e suas tendências, assim como tem evidenciado quais direcionadores são mais importantes, quais processos florestais são mais afetados, onde eles estão mudando, seus atrasos no tempo de resposta, e as prováveis respostas das florestas tropicais conforme o clima continua a mudar. Dessa forma, aproveitando uma notável tecnologia antiga, redes de parcelas acendem faíscas de uma moderna revolução na ciência das florestas tropicais. No futuro a humanidade pode se beneficiar incentivando estas comunidades basais que agora são coletivamente capazes de gerar conhecimentos únicos e duradouros sobre as florestas mais preciosas da Terra. Résume Les forêts tropicales sont les écosystèmes les plus diversifiés et les plus productifs de la planète. Si une meilleure compréhension de ces forêts est essentielle pour notre avenir collectif, jusqu'à tout récemment, les efforts déployés pour les mesurer et les surveiller ont été largement déconnectés. La mise en réseau est essentielle pour découvrir les réponses à des questions qui dépassent les frontières et les horizons des organismes de financement. Nous montrons ici comment une communauté mondiale relève les défis de la recherche sur les écosystèmes tropicaux avec diverses équipes qui mesurent les forêts arbre après arbre dans de milliers de parcelles permanentes. Nous passons en revue les principales découvertes scientifiques de ces travaux et montrons comment ce processus modifie la science des forêts tropicales. Notre approche principale consiste à relier les initiatives de base à long terme à des protocoles standardisés et une gestion de données afin de générer des résultats solides à grande échelle. En reliant les chercheurs tropicaux et en élevant leur statut, notre modèle de réseau de recherche sociale reconnaît le rôle clé de l'auteur des données dans la découverte scientifique. Conçus en 1999 avec RAINFOR (Amérique du Sud), nos réseaux de parcelles permanentes ont été adaptés à l'Afrique (AfriTRON) et à l'Asie du Sud-Est (T-FORCES) et largement imités dans le monde entier. Ces multiples initiatives sont désormais intégrées via l'infrastructure ForestPlots.net, qui relie des collègues de 54 pays à travers 24 réseaux de parcelles. Ensemble, elles transforment la compréhension des forêts tropicales et de leur rôle biosphérique. Ensemble, nous avons découvert comment, où et pourquoi le carbone forestier et la biodiversité réagissent au changement climatique, et comment ils y réagissent. Cette collaboration pan-tropicale à long terme a révélé un important puits de carbone à long terme et ses tendances, tout en mettant en évidence les facteurs les plus importants, les processus forestiers qui sont affectés, les endroits où ils changent, les décalages et les réactions futures probables des forêts tropicales à mesure que le climat continue de changer. En tirant parti d'une technologie remarquablement ancienne, les réseaux de parcelles déclenchent une révolution très moderne dans la science des forêts tropicales. À l'avenir, l'humanité pourra grandement bénéficier du soutien des communautés de base qui sont maintenant collectivement capables de générer une compréhension unique et à long terme des forêts les plus précieuses de la Terre. Abstrak Hutan tropika adalah di antara ekosistem yang paling produktif dan mempunyai kepelbagaian biodiversiti yang tinggi di seluruh dunia. Walaupun pemahaman mengenai hutan tropika amat penting untuk masa depan kita, usaha-usaha untuk mengkaji dan mengawas hutah-hutan tersebut baru sekarang menjadi lebih diperhubungkan. Perangkaian adalah sangat penting untuk mencari jawapan kepada soalan-soalan yang menjangkaui sempadan dan batasan agensi pendanaan. Di sini kami menunjukkan bagaimana sebuah komuniti global bertindak balas terhadap cabaran penyelidikan ekosistem tropika melalui penglibatan pelbagai kumpulan yang mengukur hutan secara pokok demi pokok dalam beribu-ribu plot jangka panjang. Kami meninjau semula penemuan saintifik utama daripada kerja ini dan menunjukkan bagaimana proses ini sedang mengubah bidang sains hutan tropika. Teras pendekatan kami memberi tumpuan terhadap penghubungan inisiatif akar umbi jangka panjang dengan protokol standar serta pengurusan data untuk mendapatkan hasil skala besar yang kukuh. Dengan menghubungkan penyelidik-penyelidik tropika dan meningkatkan status mereka, model Rangkaian Penyelidikan Sosial kami mengiktiraf kepentingan peranan pengasas data dalam penemuan saintifik. Bermula dengan pengasasan RAINFOR (Amerika Selatan) pada tahun 1999, rangkaian-rangkaian plot kekal kami kemudian disesuaikan untuk Afrika (AfriTRON) dan Asia Tenggara (T-FORCES) dan selanjutnya telah banyak dicontohi di seluruh dunia. Kini, inisiatif-inisiatif tersebut disepadukan melalui infrastruktur siber ForestPlots.net yang menghubungkan rakan sekerja dari 54 negara di 24 buah rangkaian plot. Secara kolektif, rangkaian ini sedang mengubah pemahaman tentang hutan tropika dan peranannya dalam biosfera. Kami telah bekerjasama untuk menemukan bagaimana, di mana dan mengapa karbon serta biodiversiti hutan bertindak balas terhadap perubahan iklim dan juga bagaimana mereka saling bermaklum balas. Kolaborasi pan-tropika jangka panjang ini telah mendedahkan sebuah sinki karbon jangka panjang serta arah alirannya dan juga menjelaskan pemandu-pemandu perubahan yang terpenting, di mana dan bagaimana proses hutan terjejas, masa susul yang ada dan kemungkinan tindakbalas hutan tropika pada perubahan iklim secara berterusan di masa depan. Dengan memanfaatkan pendekatan lama, rangkaian plot sedang menyalakan revolusi yang amat moden dalam sains hutan tropika. Pada masa akan datang, manusia sejagat akan banyak mendapat manfaat jika memupuk komuniti-komuniti akar umbi yang kini berkemampuan secara kolektif menghasilkan pemahaman unik dan jangka panjang mengenai hutan-hutan yang paling berharga di dunia

Étude du compromis précision statistique-temps de calcul

In the current context, we need to develop algorithms which are able to treat voluminous data with a short computation time. For instance, the dynamic programming applied to the change-point detection problem in the distribution can not treat quickly data with a sample size greater than $10^{6}$. The iterative algorithms provide an ordered family of estimators indexed by the number of iterations. In this thesis, we have studied statistically this family of estimators in oder to select one of them with good statistics performance and a low computation cost. To this end, we have followed the approach using the stopping rules to suggest an estimator within the framework of the change-point detection problem in the distribution and the linear regression problem. We use to do a lot of iterations to compute an usual estimator. A stopping rule is the iteration to which we stop the algorithm in oder to limit overfitting whose some usual estimators suffer from. By stopping the algorithm earlier, the stopping rules enable also to save computation time. Under time constraint, we may have no time to iterate until the stopping rule. In this context, we have studied the optimal choice of the number of iterations and the sample size to reach an optimal accuracy. Simulations highlight the trade-off between the number of iterations and the sample size in order to reach an optimal accuracy under time constraint.Dans le contexte actuel, il est nécessaire de concevoir des algorithmes capables de traiter des données volumineuses en un minimum de temps de calcul. Par exemple, la programmation dynamique appliquée au problème de détection de ruptures ne permet pas de traiter rapidement des données ayant une taille d'échantillon supérieure à $10^{6}$. Les algorithmes itératifs fournissent une famille ordonnée d'estimateurs indexée par le nombre d'itérations. Dans cette thèse, nous avons étudié statistiquement cette famille d'estimateurs afin de sélectionner un estimateur ayant de bonnes performances statistiques et peu coûteux en temps de calcul. Pour cela, nous avons suivi l'approche utilisant les règles d'arrêt pour proposer un tel estimateur dans le cadre du problème de détection de ruptures dans la distribution et le problème de régression linéaire. Il est d'usage de faire un grand nombre d'itérations pour calculer un estimateur usuel. Une règle d'arrêt est l'itération à laquelle nous stoppons l'algorithme afin de limiter le phénomène de surapprentissage dont souffre ces estimateurs usuels. En stoppant l'algorithme plus tôt, les règles d'arrêt permettent aussi d'économiser du temps de calcul. Lorsque le budget de temps est limité, il se peut que nous n'ayons pas le temps d'itérer jusqu'à la règle d'arrêt. Dans ce contexte, nous avons étudié le choix optimal du nombre d'itérations et de la taille d'échantillon pour atteindre une précision statistique optimale. Des simulations ont mis en évidence un compromis entre le nombre d'itérations et la taille d'échantillon pour atteindre une précision statistique optimale à budget de temps limité